基于过程输入输出变化关系的模糊建模方法

针对难以建立精确数学模型的复杂过程,提出一种基于过程输入输出数据变化关系的模糊建模方法。首先按过程输出随输入变量变化的程度对输入变量论域进行划分,在此基础上确定模糊模型的规则总数和前件参数;然后根据所建模糊模型可表示为一个前馈模糊神经网络,利用BP学习算法求得过程模糊模型的后件参数。仿真例子验证了该模糊建模方法的有效性,同时表明所建模糊规则模型具有较好的泛化能力。